今回は第3回の冒頭で紹介した、 Numpyの導入方法と簡単な使い方について説明します。次回で様々な分布を扱うためにNumpyの準備をしておきましょう。 Numpyの導入 Numpyはオープンソースの拡張モジュールで行列や多次元配列と、 それらを操作するための数学 ...

今回はNumPy公式チュートリアルを効率的に学習する方法をノートしたいと思います。 公式チュートリアルの重要性 まず、今回のNumPyに限らず新しいライブラリやフレームワークを学習する際にはその公式HPにあるチュートリアルで学習することをおすすめし ...

以前のノートで「NumPy公式チュートリアルを効率的に学習する方法」としてPythonのユニットテストフレームワークを利用したNumPyのテストコードを書く方法を紹介しました。 NumPyの練習問題100 (numpy-unittest-100) 今回はこれを応用してNumPyの練習問題100を作成し ...

翔泳社では、「独習」「徹底入門」「スラスラわかる」「絵で見てわかる」「一年生」などの人気シリーズをはじめ、言語や開発手法、最新技術を解説した書籍を多数手がけています。プロジェクトマネジメントやチームビルティングといった管理職向けの ...

Python is convenient and flexible, yet notably slower than other languages for raw computational speed. The Python ecosystem has compensated with tools that make crunching numbers at scale in Python ...

NumPy is known for being fast, but could it go even faster? Here’s how to use Cython to accelerate array iterations in NumPy. NumPy gives Python users a wickedly fast library for working with data in ...

Abstract: In the Python world, NumPy arrays are the standard representation for numerical data and enable efficient implementation of numerical computations in a high-level language. As this effort ...

You may have heard about NumPy and wondered why it seems so essential to data analysis in Python. What makes NumPy seemingly end up everywhere in statistical calculations with Python? Here are some ...

This is a 100% pure .NET implementation of the Numpy API. This library is ported from the real Numpy source code. The C and the Python code of Numpy have been ported to C#. This approach allows us to ...